本文選題：無線傳感網(wǎng)絡 + 壓縮感知　； 參考：《燕山大學》2016年碩士論文

【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡綜合了傳感、無線通信及嵌入式系統(tǒng)等相關技術,可在多種場景下,通過傳感器節(jié)點終端進行數(shù)據(jù)采集和處理,獲取大量可靠詳實的信息。壓縮感知理論能夠將稀疏或者可壓縮信號中的“冗余”信息丟棄,降低信號懫樣頻率,節(jié)省存儲和傳輸成本,為無線傳感器網(wǎng)絡的通信、數(shù)據(jù)采集、定位等問題提供了一種全新的技術解決方案。本文主要研究壓縮感知技術在虛擬MIMO無線傳感網(wǎng)絡中的自適應通信與定位等應用問題,從而改善無線傳感網(wǎng)絡的通信性能,提高節(jié)點定位的精度。首先對壓縮感知理論進行了概述,并對幾種常用的壓縮感知重構算法進行了詳細闡述。針對傳統(tǒng)壓縮感知算法復雜度高、收斂速度慢、重構精度低等不足,在壓縮感知基本理論基礎上,利用陡峭性更好的近似雙曲正切函數(shù)來優(yōu)化平滑0l范數(shù)重構算法(Smoothed 0l,SL0)的逼近函數(shù),同時根據(jù)混合優(yōu)化算法來進行尋優(yōu),從而提出一種改進的SL0壓縮感知算法。其次將改進的壓縮感知重構算法應用于虛擬MIMO無線傳感網(wǎng)絡自適應通信信道狀態(tài)信息反饋中,降低信道狀態(tài)信息反饋量,減小信道開銷,且能夠在減小反饋率的同時,增加系統(tǒng)最大總速率以及反饋信息的準確性,進而提高網(wǎng)絡性能,為無線傳感網(wǎng)絡定位提供良好的通信保障。最后,在保證無線傳感網(wǎng)絡通信系統(tǒng)實現(xiàn)準確通信的前提下,將改進后的壓縮感知算法與RSS定位技術相結合,通過RSS構建壓縮感知傳感矩陣,運用改進的算法進行信號重構,提高定位的實時性、準確性與抗噪聲性,實現(xiàn)高精度、快速無線傳感網(wǎng)絡多目標定位。
[Abstract]:Wireless sensor network (WSN) integrates sensor, wireless communication and embedded system technologies. It can acquire a large amount of reliable and detailed information through sensor node terminal data acquisition and processing in a variety of scenarios. Compression sensing theory can discard the "redundant" information in sparse or compressible signals, reduce the frequency of signals, save the cost of storage and transmission, and collect data for wireless sensor networks. Positioning and other problems provide a new technical solution. This paper focuses on the application of compression sensing technology in virtual MIMO wireless sensor networks, such as adaptive communication and localization, so as to improve the communication performance of wireless sensor networks and improve the accuracy of node location. Firstly, the theory of compression perception is summarized, and several commonly used algorithms of compression perception reconstruction are described in detail. In view of the shortcomings of the traditional compression sensing algorithms, such as high complexity, slow convergence speed and low reconstruction accuracy, based on the basic theory of compression perception, The approximate hyperbolic tangent function with better steepness is used to optimize the approximation function of smooth 0l norm reconstruction algorithm (Smoothed 0ln SL0), and the optimization is carried out according to the mixed optimization algorithm, thus an improved SL0 compression sensing algorithm is proposed. Secondly, the improved compressed sensing reconstruction algorithm is applied to adaptive channel state information feedback of virtual MIMO wireless sensor networks, which reduces the amount of channel state information feedback, reduces the channel overhead, and can reduce the feedback rate at the same time. The maximum total rate of the system and the accuracy of feedback information are increased to improve the network performance and provide a good communication guarantee for wireless sensor network positioning. Finally, on the premise of ensuring the accurate communication of wireless sensor network communication system, the improved compression sensing algorithm is combined with RSS positioning technology, the compressed sensing matrix is constructed by RSS, and the improved algorithm is used to reconstruct the signal. Improve the real-time, accuracy and anti-noise of positioning, achieve high accuracy, fast multi-target positioning in wireless sensor networks.
【學位授予單位】：燕山大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP212.9;TN929.5

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